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基于集成局部费舍尔判别分析的故障分类
被引量：
2
1
作者
钟凯
徐明星
韩敏
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期489-495,共7页
实际工业过程数据的局部特性一般都较为复杂,不利于样本特征的提取和故障分类精度的提高.针对此问题,本文提出一种集成的局部费舍尔判别分析(ILFDA)模型,可以同时从变量和样本两个维度挖掘数据的局部结构特征,提高故障分类的性能并降低...
实际工业过程数据的局部特性一般都较为复杂,不利于样本特征的提取和故障分类精度的提高.针对此问题,本文提出一种集成的局部费舍尔判别分析(ILFDA)模型,可以同时从变量和样本两个维度挖掘数据的局部结构特征,提高故障分类的性能并降低建模的难度.首先,根据过程的结构原理对复杂系统进行分块,从而可以有效获取变量维度的数据局部信息,并排除无关变量的影响.其次,针对样本维度的数据局部信息,在每个变量子块中分别建立局部费舍尔判别分析(LFDA)模型,并为每个局部模型分配相应的权值,从而可以更准确地衡量不同子块对当前故障的影响程度.最后,利用分类性能加权策略将各个子块的分类结果进行融合.田纳西–伊斯曼(TE)过程中的仿真结果验证本文所提的ILFDA方法具有更好的故障分类效果.
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关键词
故障分类
局部
费舍尔判别分析
分类结果集成
数据
局部
结构特征
下载PDF
职称材料
题名
基于集成局部费舍尔判别分析的故障分类
被引量：
2
1
作者
钟凯
徐明星
韩敏
机构
大连理工大学电子信息与电气工程学部
大连理工大学工业装备智能控制与优化教育部重点实验室
安徽大学物质科学与信息技术研究院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期489-495,共7页
基金
中央高校基本科研业务费项目(DUT20LAB114)资助.
文摘
实际工业过程数据的局部特性一般都较为复杂,不利于样本特征的提取和故障分类精度的提高.针对此问题,本文提出一种集成的局部费舍尔判别分析(ILFDA)模型,可以同时从变量和样本两个维度挖掘数据的局部结构特征,提高故障分类的性能并降低建模的难度.首先,根据过程的结构原理对复杂系统进行分块,从而可以有效获取变量维度的数据局部信息,并排除无关变量的影响.其次,针对样本维度的数据局部信息,在每个变量子块中分别建立局部费舍尔判别分析(LFDA)模型,并为每个局部模型分配相应的权值,从而可以更准确地衡量不同子块对当前故障的影响程度.最后,利用分类性能加权策略将各个子块的分类结果进行融合.田纳西–伊斯曼(TE)过程中的仿真结果验证本文所提的ILFDA方法具有更好的故障分类效果.
关键词
故障分类
局部
费舍尔判别分析
分类结果集成
数据
局部
结构特征
Keywords
fault classification
local Fisher discriminant analysis
classification results integration
local characteristics of data
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成局部费舍尔判别分析的故障分类
钟凯
徐明星
韩敏
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
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